OpenClaw代码越改越崩？新研究EvoClaw揭示：Agents持续开发成功率仅13.37%

EvoClaw 由多所高校联合提出，通过重构开源项目的真实演进历史，评估智能体在连续软件开发任务中的表现，得出令人警醒的结论。

从单点修复到持续演进：测试协议的复杂化

研究表明，离开受控的单次修复任务，智能体在面对依赖关系复杂的里程碑式演进时，成功率大幅下降，暴露出规划与长期一致性的问题。

13.37% 的现实意义

仅 13.37% 的成功率说明当前方法在长期任务保持正确性、兼容性与演进策略方面仍不足，提示需要更强的记忆、回溯与集成测试能力。

对工具与研究路径的启示

研究建议将更多注意力放在多步推理、持续集成与代理间协作机制上，以提升智能体在真实工程演进中的可靠性。

未来工作方向

包括更好的任务分层、长期状态管理与基于真实演进历史的训练与评估范式，以缩小当前能力差距，实现更可信的持续开发。

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